Inicio rápido: Integra la API sin censura

Instala el SDK oficial

Empieza instalando el SDK oficial de OpenAI para Python en tu entorno. Esta biblioteca gestiona las solicitudes HTTP y la serialización JSON por ti.

• Run pip install openai en tu terminal.
• Asegúrate de usar una versión reciente de la biblioteca.

Esta única dependencia te da acceso a la interfaz de cliente estándar utilizada en toda la industria.

Configurar URL base y clave

Apunta a nuestro cliente a la URL base y establece tu clave de API para autenticación. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten a nuestro servidor de modelo uncensored.

Usar https://api.qwenmaxapi.com/v1 como tu URL base. Genera tu clave en el Obtener clave API página a través de Google o correo electrónico. La clave se muestra inmediatamente después del registro.

Envía tu primera finalización de chat

Envía una solicitud de texto sencilla a /v1/chat/completions endpoint. El modelo devuelve texto sin restricciones basado en tu prompt.

Utiliza el ID del modelo uncensored. La API acepta parámetros estándar como temperature y top_p. Puedes ajustar estos para controlar la creatividad.

Habilitar Streaming y Gestionar Tokens

Habilita el streaming para recibir tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas.

Establecer stream=True en tu solicitud. El servidor envía Server-Sent Events (SSE). Los detalles del uso de tokens aparecen en el último fragmento.

Maneja el flujo en tu código para mostrar la salida de forma progresiva.

Prueba el modo JSON y las llamadas de funciones

Usa el modo JSON para salidas de datos estructurados. Establece response_format para {"type": "json_object"}. Esto garantiza que el modelo devuelva JSON.

Habilitar llamada de funciones proporcionando un tools definición. El modelo puede invocar herramientas basándose en el contexto de tu prompt. Usa tool_choice para forzar o permitir el uso de herramientas.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

Conoce tus límites antes de escalar tu integración. La ventana de contexto es de 100,000 tokens en total.

La salida máxima por solicitud es de 16.000 tokens. Obtienes 300 solicitudes por minuto por clave. Se permiten ocho solicitudes concurrentes por clave.

Maneja errores como 401 para claves inválidas o 402 por crédito insuficiente. Los errores son gratuitos, por lo que las solicitudes incorrectas no consumen crédito.

cURL

Copycurl https://api.qwenmaxapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 arguments against cloud computing"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.qwenmaxapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwenmaxapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Transmisión

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)